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目标检测和深度学习

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Caffe2 代码并入 PyTorch，贾扬清表示开发效率将迎来极大提升

pytorch 开源深度学习 python 机器学习

AI 研习社按，对于广大深度学习开发者来说，迎来一个重大消息——Caffe2 代码并入 PyTorch 库。

2022-03-04

1K0

GitHub榜首：最强目标检测平台Detectron2 ，基于PyTorch完全重构

图像识别编程算法 pytorch github 机器学习

虽然在某些特定的场景下计算机可以比人类更快、更精准的识别出目标，但实际上，由于各类物体在不同的观测角度、不同的光照成像、遮挡等因素的干扰，计算机视觉的图像识别迄今为止还未能完全达到人类的水平，更遑论超越了。因此目标检测一直以来都是计算机视觉非常基础、也最具有挑战性的课题。

2019-10-21

1.6K0

如何评价FAIR最新开源的Detectron2目标检测框架？

https 网络安全 github git pytorch

https://www.zhihu.com/question/350117858/answer/854376239

2019-10-21

2.8K0

终于！大家心心念念的PyTorch Windows官方支持来了

pytorch windows github https

这一次更新从 0.3.1 到 0.4.0 有着非常多的改进，最重要的就是官方支持 Windows 系统。在没有官方支持前，Windows 上安装 PyTorch 需要借助其它开发者发布的第三方 conda 包，而现在我们可以直接在 PyTorch 首页上获取使用 conda 或 pip 安装的命令行，或跟随教程使用源文件安装。

2018-07-23

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教程 | 从零开始PyTorch项目：YOLO v3目标检测实现（下）

pytorch 编程算法 python

选自Medium 作者：Ayoosh Kathuria 机器之心编译参与：Panda 前几日，机器之心编译介绍了《从零开始 PyTorch 项目：YOLO v3 目标检测实现》的前 3 部分，介绍了 YOLO 的工作原理、创建 YOLO 网络层级和实现网络的前向传播的方法。本文包含了该教程的后面两个部分，将介绍「置信度阈值设置和非极大值抑制」以及「设计输入和输出流程」的方法。总体而言，本教程的目的是使用 PyTorch 实现基于 YOLO v3 的目标检测器，后者是一种快速的目标检测算法。本教程使用的

2018-07-20

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Github 项目推荐 | 兼容 Scikit-Learn 的 PyTorch 神经网络库 —— skorch

github scikit-learn pytorch 神经网络 https

资源文档： https://skorch.readthedocs.io/en/latest/?badge=latest 源代码 https://github.com/dnouri/skorch/

2018-07-20

1.7K0

入门 | 从零开始，了解元学习

机器学习 pytorch 神经网络

选自Medium 作者：Thomas Wolf 机器之心编译参与：Tianci LIU、路本文介绍了元学习，一个解决「学习如何学习」的问题。元学习是目前机器学习领域一个令人振奋的研究趋势，它解决的是学习如何学习的问题。传统的机器学习研究模式是：获取特定任务的大型数据集，然后用这个数据集从头开始训练模型。很明显，这和人类利用以往经验，仅仅通过少量样本就迅速完成学习的情况相差甚远。因为人类学习了「如何学习」。在这篇文章中，我将从一个非常直观的元学习简介入手，从它最早的起源一直谈到如今的元学习研究现状

2018-07-20

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知乎“看山杯”夺冠记

pytorch 数据处理机器学习

比赛介绍这是一个文本多分类的问题：目标是 “参赛者根据知乎给出的问题及话题标签的绑定关系的训练数据，训练出对未标注数据自动标注的模型”。通俗点讲就是：当用户在知乎上提问题时，程序要能够根据问题的内容

2018-04-18

1.3K0

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